AI如何扩展人们在工作中的职责范围

AI改变了人们所做的工作。通过对美国ChatGPT用户超过80万条消息的分析，我们新研究发现，16.8%的工作相关消息和43.5%的职业特定消息涉及与另一职业相关的任务。小企业主可以独立起草文案、审查合同或进行基础财务分析。销售人员可以利用AI探索客户数据集，而这原本可能交给分析师处理。营销人员可以在不等待开发人员的情况下自行排查网站问题。在每种情况下，AI不仅改变了工作的完成方式，还改变了谁在做什么。

我们的新报告《前沿工作：AI如何扩展人们的工作内容》研究了这一转变。我们将由此产生的模式称为任务交叉：历史上与某一职业相关的工作出现在另一职业用户的AI使用中。在我们的AI就业转型框架中，我们认为许多工作岗位可能会重组：这些岗位的日常任务可能发生实质性变化。本报告是我们新系列《前沿工作》的第一篇，该系列探索AI如何实时改变工作。利用我们观察工作世界变化的独特窗口，我们将定期提供基于证据的数据驱动洞察，以指导政策与实践。

近半数职业特定的AI使用跨越了职业边界
许多关于AI与工作的研究都从某个职业的固定任务列表出发，询问模型能否完成这些任务。我们的证据表明，AI也在改变谁承担哪些任务。

为衡量任务交叉，我们首先将特定职业的工作与跨多个职业的工作区分开来。某些活动，如写作、总结和安排日程，在不同职业间过于普遍，不能作为交叉的证据。我们将其归类为通用任务。对于其余消息，我们询问任务是否属于用户自身职业的范围内。在非通用消息中，43.5%落在用户职业范围之外，这为AI如何在工作描述或职称变化之前重塑工作内容提供了一个早期窗口。

这表明，相当一部分与工作相关的ChatGPT使用来自于用户扩展自身角色。这种模式在多个群体中尤为明显。排除通用工作后，外部职业任务占比为：
- 客户体验工作者：77%
- 设计师：75%
- 人力资源工作者：69%
- 法律工作者：56%
- 营销人员：53%

这些职业从其他角色“借用”了这些任务。证据表明工作分工正在发生变化：一些曾经需要交接的活动现在可以由第一个遇到需求的人完成。

有些任务比其他任务传播得更远
下面的热力图通过询问每条非通用消息最接近哪个职业的任务来展示任务交叉。营销和工程任务传播得最远，经常出现在这些领域之外的工作者消息中。

营销和工程任务跨越多个职业传播
营销和工程任务跨越多个职业传播

从职业细分到具体任务时，任务交叉并非均匀分布。财务计算和技术故障排除在分析中所有其他七个职业群体中都出现在三大最常见的“外部任务”之列。营销工作也传播广泛：创建营销材料出现在其他五个群体中，尤其在设计师用户中更为突出。

从更广泛的任务包来看，可以揭示两个不同的交叉方向。一些工作从其他职业引入大量任务，另一些则提供出现在多个不同工作中的任务。

设计师体现了第一种模式。约35.2%的设计师消息涉及通常与另一职业相关的工作，而设计任务仅占其他领域工作者消息的1.7%。设计师大量借用外部任务，但设计工作本身很少出现在其他地方。

工程则接近相反。仅18.5%的工程消息涉及其他领域的任务，但工程任务占其他职业工作者消息的7.4%。从软件故障排除到与技术系统打交道，工程是其他地方人员承担工作的重要来源。

营销在两个方向上都十分突出。营销人员将24.3%的消息用于与其他职业相关的任务，而营销任务占其他领域工作者消息的8.9%——这是样本中向外输出比例最高的。营销工作者结合了多个领域的任务，同时营销工作也在组织中广泛传播。

小企业中的任务交叉更多
企业的规模和结构决定了AI如何改变工作。在大公司中，员工可能拥有专业团队、既定工作流程和内部服务。在较小的组织中，最接近问题的工作人员更有可能承担问题而非委派他人。

在普通用户中，外部职业任务占比从2-5个座位的办公空间中用户的18.9%下降到超过100个座位的办公空间中用户的16.3%。在最重度用户中，我们并未观察到同样的单调模式。

一种可能的解释是，小型组织中适度用户会转向AI处理原本需要其他职能的工作。重度用户可能已经形成了稳定的AI支持工作流程，这些流程在不同组织中更为相似，或者他们在核心职业内更密集地使用AI。

在专业资源稀缺的地方，AI作为通才工具可能尤其有用。

任务列表本身正在变化
像这样的AI使用数据是工作转移方向的一个指标。它让我们能够看到，在企业重写岗位描述或创建新职称之前，AI如何让工作者尝试新的活动组合。从这个意义上说，使用模式可能提供了职业变化的早期信号，而传统的劳动力市场统计只能在之后才能捕捉到这些变化。